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\chapter{Introducci\'on.}

\section{Planteamiento del Problema.}

El mejoramiento de los sistemas de telecomunicaciones experimentado en los últimos tiempos, ha facilitado un incremento notable de la cantidad de información que puede estar disponible para las personas en múltiples contextos. Particularmente, en escenarios como Internet o en servicios de entretenimiento bajo demanda, existe una infinidad de opciones disponibles sobre cualquier tema que se pueda imaginar. Un sistema de recomendación trata esencialmente de simplificar y agilizar la búsqueda de alternativas para un usuario con un perfil determinado, reduciendo así lo que se denomina \emph{sobrecarga de información}.  \\

Es muy común, que un usuario desconozca todos los servicios y opciones a su disposición, por lo que la incorporación de un sistema de recomendación mantendría al usuario informado sobre sus mejores alternativas de acuerdo a sus gustos o historial de búsquedas. Dos ejemplos muy conocidos de la aplicación de este tipo de sistemas lo conforman, en primer lugar, la mayor tienda de compras en línea \emph{Amazon}\footnote{www.amazon.com}, donde el usuario recibe sugerencias vía e-mail o mientras navega en la página, sobre objetos, accesorios o complementos relacionados a su historial de búsqueda o de compras, esto, con el objetivo de mejorar su experiencia; por otra parte, está el gigante del entretenimiento audio-visual \emph{Netflix}\footnote{www.netflix.com}, que busca mantener el interés de sus usuarios tanto en sus contenidos como en utilizar su plataforma de despliegue mediante un sistema de recomendación personalizado. En este contexto, considerando que existe una extensa cantidad de \emph{ítems} como películas y programas de televisión, esta alternativa se constituye como el mecanismo ideal para capturar la atención de los clientes y mantener una buena posición en ese mercado tan competitivo.


\section{Antecedentes.}

En el marco del proyecto aprobado y financiado por la Dirección de Investigación de la Universidad de Cuenca (\textsc{diuc}) denominado: `` Aplicación de Tecnologías Semánticas para Disminuir la Sobrecarga de Información en Usuarios de TV digital'', se pretende diseñar un sistema de recomendación para la programación televisiva que tome en consideración las preferencias del usuario. El proyecto se divide en dos grandes etapas como se observa en \ref{fig:ANTECEDENTES}. \\
\begin{figure}[ht!]
	\centering
		\includegraphics{ImagenesTesis/Cap1/ANTECEDENTES.png}
	\caption{Esquema general del proyecto “Aplicación de Tecnologías Semánticas para Disminuir la Sobrecarga de Información en Usuarios de TV digital”}
	\label{fig:ANTECEDENTES}
\end{figure}

La etapa denominada ``Laboratorio de TV digital'' constituye la primera fase del proyecto. Esta etapa se encargará de buscar las alternativas óptimas para simular un escenario real de transmisión y recepción de señal televisiva. Este diseño estará formado por elementos de hardware y software que posibiliten transmitir y recibir múltiples contenidos televisivos. Por otra parte, la etapa denominada ``Sistema de Recomendación'', se encargará de diseñar una infraestructura semántica por medio de la utilización de ontologías para captar las preferencias de los televidentes y los contenidos de los programas. Esta etapa usará también algoritmos de recomendación que permitan seleccionar únicamente aquellos programas que son de interés para el televidente en base a sus preferencias, con el objetivo de no sobrecargarlo de información.\\

Este proyecto de tesis abarcará el aspecto de los algoritmos de recomendación usando tecnología semántica. Este componente implementará las interfaces adecuadas para interactuar con los otros módulos del sistema de recomendación.

\section{Justificación.}

Con el advenimiento de la era de la Televisión Digital, el problema de la sobrecarga de información disponible para el usuario, se hace más visible, por lo cual es necesario contar con un sistema de recomendación, de tal manera que el televidente no tenga que invertir gran parte de su tiempo examinando la totalidad de canales disponibles de manera individual o a través de una guía de televisión para encontrar lo que desea ver, sino que, mediante este sistema de recomendación, el usuario reciba la programación ``ideal'' para él por medio de una notificación, donde el término \emph{ideal}, se enfoca en describir una programación televisiva lo más aproximadamente cercana a los gustos y preferencias del usuario.\\

Las recomendaciones emitidas por el sistema son almacenadas y analizadas en base a nivel de aceptación del usuario y se consideran para la generación de futuras recomendaciones. Lo que significa que mientras más se use el sistema, mejor recomendaciones proporcionará.\\

Considerando que para encontrar el contenido adecuado a recomendar se necesita analizar la información contenida en la programación televisiva y aquella asociada a cada usuario en particular, en este proyecto se propone la implementación de un \gls{SRSlabel} fundamentado en un modelo que recibirá dos ontologías, la del perfil del usuario y la de guía de programación, que se caracterizan por haber atravesado un proceso de enriquecimiento semántico que facilita el procesamiento inmediato de la información.\\

Los proveedores de contenido televisivo también se pueden beneficiar del uso de un SRS, ya que contarían con una herramienta que les permitirá fortalecer el interés de un cliente en sus productos, ahorrándole tiempo en primera instancia y luego permitiendo que pueda acceder a sus programas favoritos a través de predicciones basadas en su comportamiento como usuario de la televisión digital.
	
\section{Objetivos.}

\subsection{Objetivo General.}
Desarrollar un Sistema de Recomendación de contenidos basado en tecnologías semánticas para el proyecto \textbf{\emph{Aplicación de Tecnologías Semánticas para disminuir la sobrecarga de información en usuarios de TV Digital}} de la Universidad de Cuenca.

\subsection{Objetivos Específicos.}

\begin{itemize}
\item Reconocerlas diferentes tecnologías utilizadas en los Sistemas de recomendación Semánticos – SRS.
\item Determinar el estado del arte de los \gls{SRlabel} y comparar los diferentes enfoques presentados hasta la fecha.
\item Analizar y utilizar las ontologías del perfil de usuario y guías de programación como entradas que alimenten al SRS a desarrollarse.
\item Evaluar la respuesta y los diferentes comportamientos del algoritmo de recomendación para diversos parámetros de ajuste.
\item Comparar los resultados obtenidos con el objeto de encontrar el algoritmo de recomendación (o combinación de ellos) con mejor desempeño.
  \end{itemize}
	
\section{Alcance.}
Este proyecto pretende desarrollar un Sistema de Recomendación de contenidos para Tv digital basado en ontologías, para lo cual en una primera etapa, se investigará el estado del arte de los SR, particularmente aquellos basados en tecnologías semánticas.	

A continuación se analizará varios algoritmos de recomendación propuestos en diferentes publicaciones científicas, buscando establecer las mejores opciones, con el fin de incorporarlas durante la implementación del sistema que generará este proyecto.

La etapa investigativa culmina con el desarrollo de un algoritmo prototipo, que irá evolucionando a medida que se efectúen diferentes pruebas y verificaciones acorde al comportamiento de los usuarios del sistema.

Los resultados obtenidos permitirán evaluar el desempeño de los algoritmos estudiados, y compararlo con el del sistema desarrollado en este proyecto.

\section{Organización de la tesis.}
La siguiente tesis de grado estará compuesto por la siguiente estructura:

\begin{itemize} 
            \item \textbf{Capitulo 1: \textit{Introducción.} } 
						Presentación del proyecto, alcance  y objetivos realizados en esta tesis. 
            \item \textbf{Capitulo 2: \textit{Web Semántica.} }
						Introducción a la Web 3.0 , arquitectura, tecnologías en uso y aplicaciones.
            \item \textbf{Capitulo 3: \textit{Sistemas de Recomendación de Contenidos.} }
						Historia, actualidad y tipos de los Sistemas de recomendación.

            \item \textbf{Capitulo 4: \textsl{Desarrollo e Implementación del Sistema.} }        
						En esta sección se explicará cómo el sistema fue desarrollado, su diseño, las características que posee y detallará su de implementación.
            \item \textbf{Capitulo 5: \textit{Evaluación del Sistema de Recomendación.}}
						Consiste de las pruebas realizadas en el proyecto, los parámetros de ajuste evaluados y se exponen los resultados .
            \item \textbf{Capitulo 6: \textit{Conclusiones y Resultados Finales.}}
						Evaluación de resultados, argumentos de conclusión y trabajos futuros.
						\item \textbf{\textit{Anexos.}}
						Archivos extras.
						\item \textbf{Acrónimos}
						Una sección que incluye un listado de los acrónimos utilizados en la redacción del documento.
					  \item \textbf{\textit{Bibliografía.}}
						Se incluye toda la documentación utilizada.

         \end{itemize}